Alleviating toxic α-Synuclein accumulation by membrane depolarization: evidence from an in vitro model of Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Parkinson’s disease (PD) is characterized by the formation of toxic, fibrillar form alpha-synuclein (α-Syn) protein aggregates in dopaminergic neurons. Accumulating evidence has shown a multifactorial interplay between the intracellular calcium elevation and α-Syn dynamics. However, whether membrane depolarization regulates toxic α-Syn aggregates remains unclear. To understand this better, we used an in vitro α-Syn preformed fibrils (PFF) model of PD in human neural cells. We demonstrated functional membrane depolarization in differentiated SH-SY5Y cells induced by two independent treatments: high extracellular K+ and the GABAA receptor blocker picrotoxin. We then observed that these treatments significantly alleviated toxic α-Syn aggregation in PFF-treated SH-SY5Y cells. Moreover, clinically relevant direct current stimulation (DCS) also remarkably decreased toxic α-Syn aggregation in PFF-treated SH-SY5Y cells. Taken together, our findings suggest that membrane depolarization plays an important role in alleviating PFF-induced toxic α-Syn aggregates, and that it may represent a novel therapeutic mechanism for PD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».